响应面作图中的等高图，design expert中的X、Y坐标上的线怎么变成向里面的？_百度知道
响应面作图中的等高图，design expert中的X、Y坐标上的线怎么变成向里面的？
出来的图是这样的，怎么变成向里面的？如下面的图那样。
我有更好的答案
请问你现在会了吗，把坐标轴向里
亲，你会了吗？
像里面？你是说你的图形开口向上了吧？这个本身没有什么关系的，只要你的模型可用你的图就是可用的，这个是根据你是的数据而得来的，要想改变，只能变数
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一次和二次可靠性方法（ＦＯＲＭ／ＳＯＲＭ）通过将极限状态方程在验算点处展开，求得结构失效概率的近似解［１、２］．由于其具有概念直观、简便实用的特点，在结构可靠性分析中被广泛使用．迭代中，计算极限状态的一阶和二阶灵敏度是算法的关键．然而，对于大型复杂结构，只能用有限元等数值方法求解，由于极限状态方程的显式难以获得，上述方法不能直接应用．此时，一方面可用ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ法（ＭＣＳ），配以各种降低方差技巧，经统计获得失效概率，如重要抽样法［３、４］．该法有较高精度，但涉及大量的结构重分析，代价较高．另一方面，也可将ＦＯＲＭ／ＳＯＲＭ与各种随机有限元列式相结合［５、６］．但该法计算复杂，不便应用．尤其是二阶分析的效率比改进的ＭＣＳ还低．近年来，一些学者将实验设计中常用的响应面法（ＲＳＭ）引入结构可靠性分析，取得了满意的结果．其思想是：在设计验算点附近用已知函数（一般为代数多项式）拟合未知极限状态方程，进而用ＦＯＲＭ／ＳＯＲＭ或ＭＣＳ...&
(本文共5页)
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本文主要围绕如何提高响应面法的计算效率,对结构可靠度分析的层递响应面法和随机响应面法开展了深入研究,分别发展了基于逐步回归分析的随机响应面法和基于最优概率配点的非高斯型层递响应面法。论文的主要研究内容包括：1、针对随机响应面法在求解高维高阶问题时存在的展开式冗长、待定系数数量巨大这一问题,提出了基于逐步回归分析的随机响应面法,在保证计算精度的前提下显著地减少了随机响应面的展开项数和待定系数数目,计算效率明显提高；2、结合非高斯随机变量标准正态化处理的Nataf变换和随机场离散的局部平均理论,提出了非高斯随机场结构基于Nataf变换的随机响应面法,将随机响应面法的应用范围有效拓展到非高斯随机场问题；3、针对非高斯型互相关随机变量,结合预处理随机Krylov子空间和Nataf变换,并根据线性无关原则筛选最优概率配点,建立了非高斯型结构可靠度分析的层递响应面法。该方法属于向量型响应面法,能较好地处理非高斯互相关随机变量的结构可靠度分析...&
(本文共83页)
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0引言结构可靠性理论中一个最基本的问题是失效概率的计算,由于变量联合分布的复杂性,当变量数目较大时,很难得到失效概率的精确解析解。因此人们提出了大量的数值近似方法[1],包括一次二阶矩法[2],二次二阶矩法[3]以及蒙特卡罗法[4]等。但二阶矩法及蒙特卡罗法等近似解析方法无法对隐式极限状态进行可靠性分析。因此,计算量小、易于实现的响应面(Response SurfaceMethod,RSM)[5-6]法得到较大的发展。响应面法用一个简单的显式函数逐步逼近隐式的极限状态函数,极大地简化了可靠度的计算。影响响应面法精度的一个重要因素是响应面函数的形式[7]。响应面函数的形式除了一次线性响应面外,Irfan和Chris[8]提出了不含交叉项的二次加权响应面,Henri和Siu[9]提出了使用高阶极限状态方程的响应面。分析现有的文献可知,一次线性响应面形式简单、易于实现,但其最大的弱点是不适合非线性隐式极限状态方程;不含交叉项的二次加权...&
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序列响应面方法(successive response surfacemethodology,SRSM)是广泛用于结构优化、可靠性评价等领域的一种重要方法[1-2],通过每次迭代的试验设计和模型分析,获得响应向量并拟合响应与设计变量间的函数关系,进而构造优化模型,迭代寻优。对所有设计的重分析是每次迭代更新响应函数必不可少的步骤,其计算投入是大规模、非线性问题优化或可靠性评价的重要制约因素。为减少计算量,很多研究者采用多保真度模型方法,利用低保真模型和高保真模型敏度信息近似的性质,用低保真模型拟合响应面,在少量点分析高保真模型以校正低保真模型响应面[3]。为了使校正程序更加规范,常用方法是通过分析高保真模型来校正所得低保真模型响应面的常数项,这具有经验性和随意性的特点。基于替代模型概念的空间映射方法(spacemapping,SM)中假设高、低保真模型之间存在着映射关系[4-6]。Leary结合空间映射和响应面方法,规范了低保真模...&
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198 1年 ,Ｅ .Ｒｏｓｅｎｂｌｕｅｔｈ[1] 提出了用随机变量的前几阶矩估计随机变量函数的前几阶矩的近似方法 .1985年 ,Ｆ .Ｓ .Ｗｏｎｇ[2 ] 在此基础上构造出了原函数的近似函数 (称为响应面 ) ,用于进行边坡的可靠度计算 .此后 ,响应面法的应用日趋广泛[3～ 6 ] .在我国 ,张弥教授[3] 采用有限元与响应面法结合进行隧道结构作用效应概率特征的计算 ,张文广等人[4 ] 用响应面法直接拟合功能函数计算结构的可靠指标 .有限元—响应面法通过有限次计算求出一个近似曲面 (称为响应面 )以代替原曲面 ,即在响应 (ｙ)与不确定因素 (随机变量ｘ1,ｘ2 ,… ,ｘｎ)间建立起一个近似的显式表达 ｙ =ｆ(ｘ1,ｘ2 ,… ,ｘｎ) .然后 ,即可用该近似函数代替有限元程序进行重复计算 ,以便获得作用响应统计分析之样本 .在响应面法中 ,近似函数 (也叫修匀函数 ,其中包含若干个待定系数 )的选取称作“设计”...&
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二次响应面回归分析是研究最佳工艺条件、最佳配方、最佳居住条件等方面的一种非常有应用价值的方法。若考察的指标与影响因素满足二次函数关系，则二次响应面回归分析就可以从响应面的形状上找到最佳控制点，而且当曲面复杂时，即在研究设计的影响因素的不同水平中无最佳控制点时，还可通过岭嵴分析在试验范围之外，找到最佳控制条件，从而确定新的试验方向，以正确指导生产或试验。在木豆叶中总黄酮的提取过程中，经预试验知加水量（Ｘ１），煎煮时间（Ｘ２）、煎煮次数（Ｘ３）、煎煮温度（Ｘ４）将影响总黄酮的提取率。本文利用木豆叶总黄酮提取工艺的试验数据，探讨二次响应面回归分析在优选工艺条件时的应用，作者在ＡＳＴ微机上利用ＳＡＳ软件完成，现报道如下：资料与方法１?资料的来源与设计：木豆叶黄酮类的提取条件采用四因素三水平的正交设计，重复试验四次〔１〕。表１试验因素及水平水平加水量（倍）（Ｘ１）煎煮时间（ｈ）（Ｘ２）煎煮次数（次）（Ｘ３）煎煮温度（℃）（Ｘ４）１１２０?...&
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一种新的结构可靠性计算方法──响应面法朱静，郭军，陆鑫森（船舶及海洋工程系）摘要本文提出了一种新的结构可靠性计算方法──响应面法．该法综合运用了多项式拟合、Ｒａｃｋｗｉｔｚ－Ｆｉｅｓｓｌｅｒ法和重点抽样Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ法，并可和有限元万法相结合．在求解问题的能力及算法的精度和效率等方面都具有优越性，并且能够求解现有的近似方法不能解决的或不能很好解决的问题，值得在大型复杂工程结构可靠性分析中推广应用．关键词工程结构，可靠性分析，响应面法中图法分类号ＴＵ３１１０引言目前，可靠性分析和设计在工程结构中运用愈加广泛，常用的可靠性分析法有精确的Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ模拟（ＭＣＳ）法和近似的一阶二次矩（ＦＯＳＭ）法及其改进算法如Ｈａｓｏｆｅｒ－Ｌｉｎｄ（Ｈ－Ｌ）法、Ｒａｃｋｗｉｔｚ－Ｆｉｅｓｓｌｅｒ（Ｒ－Ｆ）法及Ｗｕ法等’‘－‘’．大型复杂工程结构常常具有多种失效模式，每种失效模式均与许多构件甚至整个结构有关，同时还涉及结构本身及环境...&
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/*点击出现回复框*/
$(".respond_btn").on("click", function (e) {
$(this).parents(".rightLi").children(".respond_box").show();
e.stopPropagation();
$(".cancel_res").on("click", function (e) {
$(this).parents(".res_b").siblings(".res_area").val("");
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e.stopPropagation();
/*删除评论*/
$(".del_comment_c").on("click", function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_invalid/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parents(".conLi").remove();
alert(data.msg);
$(".res_btn").click(function (e) {
var parentWrap = $(this).parents(".respond_box"),
q = parentWrap.find(".form1").serializeArray(),
resStr = $.trim(parentWrap.find(".res_area_r").val());
console.log(q);
//var res_area_r = $.trim($(".res_area_r").val());
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$.post("/index.php/comment/do_comment_reply/", q,
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if (data.succ == 1) {
var $target,
evt = e || window.
$target = $(evt.target || evt.srcElement);
var $dd = $target.parents('dd');
var $wrapReply = $dd.find('.respond_box');
console.log($wrapReply);
//var mess = $(".res_area_r").val();
var mess = resS
var str = str.replace(/{%header%}/g, data.header)
.replace(/{%href%}/g, 'http://' + window.location.host + '/user/' + data.username)
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.replace(/{%com_username%}/g, data.com_username)
.replace(/{%time%}/g, data.time)
.replace(/{%id%}/g, data.id)
.replace(/{%mess%}/g, mess);
$dd.after(str);
$(".respond_box").hide();
$(".res_area_r").val("");
$(".res_area").val("");
$wrapReply.hide();
alert(data.msg);
}, "json");
/*删除回复*/
$(".rightLi").on("click", '.del_comment_r', function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_comment_del/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parent().parent().parent().parent().parent().remove();
$(e.target).parents('.res_list').remove()
alert(data.msg);
//填充回复
function KeyP(v) {
var parentWrap = $(v).parents(".respond_box");
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